dplyr-填充独特的价值

Question

一个非常基本的问题，但是我想知道在数据组标识符定义唯一值和/或缺失的数据集中，您如何使用dplyr来感觉到具有唯一值的缺失？如果它是数字列，我会做类似的事情：

data %>% 
  group_by(groupIDs) %>% 
  mutate(VARwithNA=max(VARwithNA, na.rm=TRUE)

但是如果它是字符列怎么办？有一个更好的方法吗？谢谢！

Answer 1

使用unique将提取（唯一）唯一值并保留其类型。以下解决方案的优点是，它适用于大多数数据类型（数字，字符，逻辑，日期，时间等）。

data %>% 
  group_by(groupIDs) %>% 
  mutate(VARwithNA=unique(na.omit(VARwithNA)))

请注意，如果没有可用（即非NA）值，则此操作将失败，并显示“替换长度为0”。

Answer 2

unique值的长度可能与每个组的行数不匹配。使用可复制的示例

data(mtcars)
mtcars$carb[c(5, 6, 10, 31)] <- NA
mtcars %>% 
   group_by(am) %>%
   mutate(carb = unique(carb[!is.na(carb)]))

  

错误：列carb的长度必须为19（组大小）或1，而不是4

---

在这种情况下，最好将它们粘贴为单个字符串

library(dplyr)
data %>% 
   group_by(groupIDs) %>% 
   mutate(VARwithNA = toString(unique(VARwithNA[!is.na(VARwithNA)])))

或保留为list列

data %>% 
   group_by(groupIDs) %>% 
   mutate(VARwithNA = list(unique(VARwithNA[!is.na(VARwithNA)])))